基于改进 TFID F 特征加权算法的95598 投诉工单分类实现

NG YA,N YA,M XU, N WA, Qiang LI,Dan QIU

Power & Energy（2019）

引用 0|浏览6

暂无评分

摘要

分析了传统朴素贝叶斯算法、T FIDF特征加权算法在文本分类建模应用上的缺陷,在此基础上提出了T FIDF的优化算法,并分别采用传统朴素贝叶斯算法、基于 T FIDF的朴素贝叶斯算法、基于改进 T FIDF的朴素贝叶斯算法分别对某供电公司投诉工单进行了分类建模.研究结果表明,改进 T FIDF 算法能在T FIDF算法的基础上进一步提升分类器的性能,投诉工单分类准确率达到93 .03%,较传统朴素贝叶斯算法提升了4个百分点.

查看译文

AI 理解论文

溯源树

样例

生成溯源树，研究论文发展脉络

Chat Paper

正在生成论文摘要